File "D:\AppGallery\Anaconda\3\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 156, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [16, 16]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 16; expected version 15 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that failed to compute its gradient. The variable in question was changed in there or anywhere later. Good luck!

这个错误通常表示在计算梯度时，出现了 inplace 操作，导致计算梯度出现了错误。inplace 操作是指在原来的张量上进行修改，而不是创建一个新的张量。由于 PyTorch 的自动求导机制需要保存中间变量，因此 inplace 操作会破坏计算图，导致计算梯度出现错误。

解决方法是尽可能避免 inplace 操作，可以使用 PyTorch 提供的函数来替代 inplace 操作。另外，可以通过设置 `torch.autograd.set_detect_anomaly(True)` 来开启异常检测，以便找到计算梯度出现错误的操作。

如果你无法确定是哪个操作导致了 inplace 操作，请尝试使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用自动求导，然后手动检查代码并打印中间变量，以找到出现错误的操作。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速，因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本，并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本，你需要重新安装一个CUDA版本的torch。如果你已经安装了CUDA版本的torch，你可以尝试在代码中添加以下代码来启用CUDA：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

然后在将模型转移到设备时使用：

lprnet.to(device)

这应该会解决你的问题。

D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

根据你提供的信息，看起来是在运行一个 Python 脚本出现了一些错误。具体来说，有一个运行时警告和一个运行时错误。警告是在计算均值时出现了一个空切片，而错误是在使用 PyTorch 进行误差反向传播时发生的。根据错误消息，你的代码似乎期望一个 Float 类型的张量，但实际上得到了一个 Double 类型的张量。你可以检查代码中的张量类型，并确保它们与你期望的类型一致。另外，你也可以检查输入和目标张量的大小，确保它们具有相同的大小。